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## ? 项目介绍
如果说2024年是“百模大战”的元年,那么2025年无疑开启了“特工元年”。技术的焦点正从训练更大的基础模型,转向构建更智能的智能体系统应用。然而,当前系统性、重实践的教程却极度缺乏。为此,我们发起了Hello-Agents项目,希望不稳定社区提供一本从零开始、理论与实战并重的智能体系统构建指南。
Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派,一派是 Dify,Coze,n8n 这类软件工程类 Agent,其本质是流程驱动的软件开发,LLM 作为数据处理的后端;另一派则是 AI 原生的 Agent,即真正以 AI 驱动的 Agent。本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象,从智能体的核心原理出发,深入其核心架构,理解其经典范式,并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信,最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点,能够从一名大语言模型的"使用者",蜕变为一名智能体系统的"构建者"。
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**[? 国外访问](https://datawhalechina.github.io/hello-agents/)** | **[? 国内加速](https://hello-agents.datawhale.cc)** - 无需下载,随时随地学习
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如果您希望在本地阅读或贡献内容,请参考下方的学习指南。
### ✨ 你将收获什么?
- ? Datawhale 开源免费 完全免费学习本项目所有内容,与社区共同成长
- ? 理解核心原理 深入理解智能体的概念、历史与经典范式
- ?️ 亲手实现 掌握热门低代码平台和智能体代码框架的使用
- ?️ 自研框架 [HelloAgents](https://github.com/jjyaoao/helloagents) 基于 Openai 原生 API 从零构建一个自己的智能体框架
- ⚙️ 掌握高级技能 一步步实现上下文工程、Memory、协议、评估等系统性技术
- ? 模型训练 掌握 Agentic RL,从 SFT 到 GRPO 的全流程实战训练 LLM
- ? 驱动真实案例 实战开发智能旅行助手、赛博小镇等综合项目
- ? 求职面试 学习智能体求职相关面试问题
## ? 内容导航
| 章节 | 关键内容 | 状态 |
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| [前言](./docs/前言.md) | 项目的缘起、背景及读者建议 | ✅ |
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morning
GitHub 热门项目:hello-agents
摘要
GitHub项目:hello-agents 仓库地址:https://github。com/datawhalechina/hello-agents Stars:47611 | 作者:datawhalechina 项目描述:。
Agent
hello
agents
https
emsp
2026-05-12
1 阅读
GitHub Trending
GitHub 项目:hello-agents
仓库地址:https://github.com/datawhalechina/hello-agents
星级:47611 | 作者:数据鲸中国
项目描述:?《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程
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自述文件内容: